接下来的一周，江铭都沉浸在论文撰写中。
这次他没能再像上次那样一个晚上就把论文肝出来，主要是因为期刊论文的篇幅要远远长过会议论文。
一般的会议论文可能在5-8页内就结束了，比较注重想法的创新性。
而期刊却动辄20页，更是需要详尽的实验与数学推导。
相比于上次核心只有一行公式的自适应矩估计优化，这一次论文的内容极其丰富。
LSTM神经元结构及其数学推导、encoder-decoder框架、稠密词向量表示以及大量对于前人研究的分析。
光是这些概念与理论分析就花费了整整12页！
更别提还需要做非常详尽的实验了，幸好依靠小澄翻译，江铭早就收集好了大量的测试数据。
甚至朱宇还动员了全部搜航集团翻译部的工作人员，帮模型做了翻译质量的主观测试。
...
“呼，终于写完了！”，江铭伸了个懒腰，揉了揉酸痛的脖子。
这次的论文标题是《TheEncoder-DecoderLSTMModel:RevolutionizingMachineTranslation》。
前半部分是技术的概括，后半部分翻译过来的意思是机器翻译的革命。
事实也正是如此，他的研究让原本濒临枯竭的冷门领域重获新生。
仅仅这一周，他就接到了许多“催稿”消息，大量信息学届的研究者与爱好者们在金陵大学的官方博客下面催促江铭抓紧发表论文。
甚至很多人声称，就算期刊还没开始接收江铭的论文，只要江铭把论文放到预印本网站上，他们绝对第一时间下载观摩。
除了对小澄翻译背后技术感兴趣的人，也有许多品牌盯上了小澄翻译的商业价值。
江铭这些天里拒绝了无数想要在小澄的网页上打广告的品牌，即使他们开出的价格高到令江铭心痛不已。